Mejorando el Control de Procesos Industriales: Integrando la Tecnología de Gemelos Digitales Inteligentes con Reguladores Proporcional-Integral-Derivativos
Autores: Dapkute, Austeja; Siozinys, Vytautas; Jonaitis, Martynas; Kaminickas, Mantas; Siozinys, Milvydas
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2024
Acceso abierto
Artículo científico
2024
Mejorando el Control de Procesos Industriales: Integrando la Tecnología de Gemelos Digitales Inteligentes con Reguladores Proporcional-Integral-Derivativos
Categoría
Tecnología de Equipos y Accesorios
Subcategoría
Diseño de equipos y herramientas
Palabras clave
Tecnología de gemelos digitales
Reguladores PID
Control de procesos industriales
Datos de medidores inteligentes
Modelos matemáticos
Marco de mantenimiento predictivo
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 23
Citaciones: Sin citaciones
Este documento explora la integración de la tecnología de gemelos digitales inteligentes con reguladores PID en el control de procesos industriales utilizando datos de medidores inteligentes. Presenta un enfoque novedoso que implica la creación de modelos matemáticos para simular el comportamiento del sistema en tiempo real, mejorando así el bucle de control PID. El enfoque se centra en el desarrollo de una infraestructura de TI especializada para apoyar esta integración, que incluye adquisición de datos, procesamiento y optimización del control. Esta integración tiene como objetivo no solo mejorar la eficiencia del sistema de control, sino también introducir un marco robusto de mantenimiento predictivo, ofreciendo beneficios significativos en una amplia gama de aplicaciones industriales.
Descripción
Este documento explora la integración de la tecnología de gemelos digitales inteligentes con reguladores PID en el control de procesos industriales utilizando datos de medidores inteligentes. Presenta un enfoque novedoso que implica la creación de modelos matemáticos para simular el comportamiento del sistema en tiempo real, mejorando así el bucle de control PID. El enfoque se centra en el desarrollo de una infraestructura de TI especializada para apoyar esta integración, que incluye adquisición de datos, procesamiento y optimización del control. Esta integración tiene como objetivo no solo mejorar la eficiencia del sistema de control, sino también introducir un marco robusto de mantenimiento predictivo, ofreciendo beneficios significativos en una amplia gama de aplicaciones industriales.